Роль агролесомелиоративных систем в формировании урожайности Triticum aestivum (региональный уровень)

Обложка
  • Авторы: Пугачёва А.М.1
  • Учреждения:
    1. Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук»
  • Выпуск: Том 17, № 4 (2025)
  • Страницы: 124-154
  • Раздел: Экология, почвоведение и природопользование
  • Статья опубликована: 31.10.2025
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2658-6649/article/view/351924
  • DOI: https://doi.org/10.12731/2658-6649-2025-17-4-1199
  • ID: 351924

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Несмотря на доказанный факт влияния лесомелиоративных систем на повышение урожайности отдельных сельскохозяйственных культур на конкретных объектах исследований, открытым остается вопрос достоверности участия фактора лесистости в урожайности, среди множества иных факторов влияния. В работе впервые представлены результаты исследований по влиянию комплекса факторов: лесистости объектов исследований (районов Волгоградской области) в виде площадей защитных лесных насаждений (ЗЛН), почвенного плодородия (гумус) и осадков на урожайность озимой пшеницы, основной зерновой культуры засушливых территорий.

Материалы и методы исследования. Оптимальный показатель лесистости земель сельскохозяйственного назначения, принятый в исследовании, составляет 1.5%. Применена методика расчета лесистости территорий земель относящихся к иным категориям. По объектам исследований построены и проанализированы длительные временные ряды (50 лет) урожайности озимой пшеницы и осадков. Методология проведения статистического анализа включает множественную регрессию, анализ коэффициентов парной, частной и множественной корреляции, а также их надежность и значимость.

Результаты. Данными за период с 1973 по 2022 гг. подтверждены зональные различия в урожайности изучаемой сельскохозяйственной культуры, что доказывает неизменное влияние почвенно-климатических условий на сельскохозяйственное производство в изменяющихся условиях климата. Выявлена достоверная корреляционная зависимость средней степени между урожайностью и площадями ЗЛН – 0.51, подтвержденная t критерием 1.86 при α 0.10. Сильная связь выявлена между урожайностью и почвенным плодородием (гумус) и урожайностью и количеством осадков – 0.85; 0.86. t критерий – 5.1 при α 0.01 (0.99). Расчет влияния комплекса факторов на показатели урожайности проведен методом множественной регрессии. Полученный в регрессионной модели коэффициент детерминации R2=0.824 свидетельствует, что 82.4% вариаций в урожайности объясняются исследуемыми факторами. Остальные проценты приходятся на неучтенные факторы. Полученные р-значения изучаемых факторов - почвенного плодородия (гумус) 0.18 и осадков 0.40, являются статистически значимыми при уровне значимости α 0.10.

Заключение. Данное исследование свидетельствует о наличии достоверного вклада ЗЛН в продуктивность земель сельскохозяйственного назначения, представленную урожайностью озимой пшеницы. Подтверждается необходимость создания искусственных насаждений на землях сельскохозяйственного назначения и доведения их площадей до оптимальных значений, с целью более эффективного функционирования земель сельскохозяйственного назначения.

Об авторах

Анна Михайловна Пугачёва

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук»

Автор, ответственный за переписку.
Email: pugachevaa@vfanc.ru
ORCID iD: 0000-0003-0852-8056
SPIN-код: 6857-8236
Scopus Author ID: 57194047579
ResearcherId: 5482-2017

кандидат сельскохозяйственных наук, ученый секретарь

 

Россия, пр. Университетский, 97, г. Волгоград, 400062, Российская Федерация

Список литературы

  1. Сарычев, А. Н., Михальков, Д. Е., Вдовенко, А. В., & Воробьёва, О. М. (2021). Агроэкологические условия возделывания озимой пшеницы под защитой лесных полос. Аграрный вестник Урала, 1(204), 11–20. https://doi.org/10.32417/1997-4868-2021-204-01-11-20. EDN: https://elibrary.ru/IUBBMJ
  2. Архив климатических данных ВНИИГМИМЦЦ [Электронный ресурс]. Обнинск, 1997. URL: http://meteo.ru/it/178-aisori (дата обращения: 12.02.2024).
  3. Васильев, М. Е. (1978). Защитное лесоразведение в сухой степи Алтайского края и Северного Казахстана [Автореф. дис. … дра с.-х. наук] (37 с.). Ленинград. EDN: https://elibrary.ru/QGJBED
  4. Васильев, Ю. И., Сарычев, А. Н., & Сергеева, И. С. (2009). Формирование биопродуктивного потенциала и его влияние на урожай в зоне влияния лесной полосы. Аграрный вестник Урала, 4(58), 89–92. EDN: https://elibrary.ru/PMXDYH
  5. Васильев, Ю. И., Волошенкова, Т. В., & Овечко, Н. Н. (2013). Методология прогноза варьирования урожая зерновых культур в агролесоландшафте в связи с нестабильностью климатических характеристик. Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук, 4, 54–57. EDN: https://elibrary.ru/QCNHRJ
  6. Васильев, Ю. И., Турко, С. Ю., & Сарычев, А. Н. (2014). Моделирование агрономического влияния лесных полос в их системах с разными параметрами. Пути повышения эффективности орошаемого земледелия: Сборник научных трудов, 562, 5–14. EDN: https://elibrary.ru/SZNVWF
  7. Васильев, Ю. И., & Турко, С. Ю. (2015). К вопросу о прибавке урожайности озимой пшеницы на лесомелиорированной территории и возникновении определённых рисков. Пути повышения эффективности орошаемого земледелия, 3(59), 68–73. EDN: https://elibrary.ru/UIYPKR
  8. Васильев, Ю. И., Турко, С. Ю., & Овечко, Н. Н. (2016). Математическое моделирование многолетнего варьирования урожайности озимой пшеницы на открытом и облесенном пространстве. Российская сельскохозяйственная наука, 1, 38–41. EDN: https://elibrary.ru/VMBFZZ
  9. Волошенкова, Т. В. (2018). Ресурсосберегающие технологии и устойчивость почв к дефляции в агролесоландшафтах юга России. Новости науки в АПК, 1(10), 28–32. https://doi.org/10.25930/2218-855x-1-10-4350. EDN: https://elibrary.ru/GFXDGR
  10. Воробьёв, А. В. (1992). Земельные ресурсы. В: Почвенноэкологические проблемы в степном земледелии (предложения по рациональному использованию почвенных ресурсов Волгоградской области) (с. 16–22). Пущино: Институт почвоведения и фотосинтеза.
  11. Ивонин, В. М. (2023). Синергетика систем агролесомелиорации. Региональные геосистемы, 47(1), 62–75. https://doi.org/10.52575/2712-7443-2023-47-1-62-75. EDN: https://elibrary.ru/OGKKIX
  12. Ивонин, В. М. (2024). Регенеративная агролесомелиорация. Региональные геосистемы, 48(1), 30–44. https://doi.org/10.52575/2712-7443-2024-48-1-30-44. EDN: https://elibrary.ru/TMQEUH
  13. Ивонин, В. М. (2024). Теоретическая концепция агролесомелиоративных систем. Орошаемое земледелие, 1(44), 59–64. https://doi.org/10.35809/2618-8279-2024-1-9. EDN: https://elibrary.ru/ILDRGH
  14. Кулик, К. Н., & Пугачёва, А. М. (2016). Лесомелиорация — основа создания устойчивых агроландшафтов в условиях недостаточного увлажнения. Лесотехнический журнал, 6(3/23), 29–40. EDN: https://elibrary.ru/WMUWWL
  15. Кулик, К. Н., Беляев, А. И., & Пугачёва, А. М. (2023). Роль защитного лесоразведения в борьбе с засухой и опустыниванием в агроландшафтах. Аридные экосистемы, 13(1), 1–10. https://doi.org/10.1134/S2079096123010079. EDN: https://elibrary.ru/OSGDIB
  16. Макар, С. В. (2012). Устойчивость развития лесного потенциала регионов России как оценка эффективности стратегий его реализации. Региональная экономика: теория и практика, 2, 9–19. EDN: https://elibrary.ru/ONWPJB
  17. Молчанов, А. А. (1966). Оптимальная лесистость (на примере ЦЧР) (126 с.). Москва: Наука.
  18. Недикова, Е. В., Чечин, Д. И., & Краснянская, Е. В. (2022). Совершенствование лесомелиоративного устройства пахотных земель. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель, 10, 637–642. https://doi.org/10.33920/sel-04-2210-02. EDN: https://elibrary.ru/RZQZTD
  19. Овчинников, А. С., Балашова, Н. Н., & Иванова, Н. В. (2014). Стратегия комплексного развития сельских территорий и эффективного функционирования агропромышленного комплекса Волгоградской области в условиях ВТО. Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 1, 16–20. EDN: https://elibrary.ru/RUNKZJ
  20. Логгинов, Б. И. (1961). Основы полезащитного лесоразведения (353 с.). Киев: издательство УАСХН.
  21. Сарычев, А. Н., Михальков, Д. Е., Мищенко, Е. В., и др. (2023). Особенности формирования урожайности и показателей качества зерна озимой пшеницы в агролесоландшафте. Аграрная Россия, 10, 25–30. https://doi.org/10.30906/1999-5636-2023-10-25-30. EDN: https://elibrary.ru/GFMGJF
  22. Сергеева, И. С., Васильев, Ю. И., Овечко, Н. Н., и др. (2010). Оценка почвозащитного влияния лесных полос с учётом их возрастного аспекта при новых условиях землепользования на пашне сухой степи Нижнего Поволжья. Аграрный вестник Урала, 8(74), 64–66. EDN: https://elibrary.ru/MVLKXR
  23. Гордеев, А. В., & Романенко, Г. А. (ред.). (2008). Проблемы деградации и восстановления продуктивности сельскохозяйственных земель в России (68 с.). Москва: Росинформагротех.
  24. Пугачёва, А. М. (2018). Агролесомелиоративные системы — основа развития земледелия. Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование, 1(49), 227–237. https://doi.org/10.32786/2071-9485-2018-01-227-237. EDN: https://elibrary.ru/YZKGZV
  25. Рулев, А. С., & Пугачёва, А. М. (2019). Развитие растениеводства на региональном уровне (на примере Волгоградской области). Исследования экономического развития России, 30(5), 557–562. https://doi.org/10.1134/S1075700719050113. EDN: https://elibrary.ru/ZRSBHL
  26. Рулев, А. С., & Пугачёва, А. М. (2019а). Формирование новой агролесомелиоративной парадигмы. Вестник Российской академии наук, 89(10), 1044–1051. https://doi.org/10.31857/S0869-587389101044-1051. EDN: https://elibrary.ru/GPUZVY
  27. Рулева, О. В. (2014). Модель производственного процесса выращивания сельскохозяйственных культур в орошаемых агролесомелиоративных ландшафтах. Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование, 3(35), 62–68. EDN: https://elibrary.ru/SPWSHT
  28. Рулев, А. С., & Рулева, О. В. (2015). Геопространственная парадигма в управлении биопродуктивностью агролесоландшафтов. Научная жизнь, 6, 68–77. EDN: https://elibrary.ru/VJOZNH
  29. Рулева, О. В., Рулев, А. С., & Овечко, Н. Н. (2015). Расчёт суточного прироста биомассы кукурузы в орошаемых агролесоландшафтах. Известия Оренбургского государственного аграрного университета, 5(55), 53–57. EDN: https://elibrary.ru/UZBXUF
  30. Рулева, О. В., & Овечко, Н. Н. (2016). Закономерности развития сельскохозяйственных культур в богарных и орошаемых агролесоландшафтах. Вестник российской сельскохозяйственной науки, 4, 18–20. EDN: https://elibrary.ru/WEZWFV
  31. Рулева, О. В., & Овечко, Н. Н. (2018). Динамика скорости ветра в орошаемых агролесоландшафтах. Метеорология и гидрология, 9, 97–103. EDN: https://elibrary.ru/XZITYL
  32. Сарычев, А. Н., Костин, М. В., & Плескачев, Ю. Н. (2021). Влияние защитных лесных насаждений и приёмов обработки почвы на агрофизические свойства каштановых почв и урожайность сельскохозяйственных культур. Лесной вестник. Forestry Bulletin, 25(6), 63–70. https://doi.org/10.18698/2542-1468-2021-6-63-70. EDN: https://elibrary.ru/IZCHLI
  33. Рулева, О. В., & Овечко, Н. Н. (2016). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016662346 Российская Федерация. Определение размера малой выборки масличных культур в зоне влияния лесных полос (№ 2016619724; заявл. 14.09.2016; опубл. 08.11.2016). Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук». EDN: https://elibrary.ru/APFMKA
  34. Пугачёва, А. М., Беляев, А. И., & Трубакова, К. Ю. (2023). Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2023622960 Российская Федерация. Зональная агролесомелиоративная система сухих степей Волгоградской области (№ 2023622402; заявл. 26.07.2023; опубл. 28.08.2023). Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук». EDN: https://elibrary.ru/YGTUTX
  35. Рулева, О. В., & Овечко, Н. Н. (2016). Патент № 2603903 C1 Российская Федерация, МПК A01G 7/00, A01G 1/00. Способ расчёта биомассы растений в межполосном пространстве (№ 2015139780/13; заявл. 18.09.2015; опубл. 10.12.2016). Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук» (ФНЦ агроэкологии РАН). EDN: https://elibrary.ru/PLZREF
  36. Рулева, О. В., & Овечко, Н. Н. (2017). Значение лесных полос при формировании урожая орошаемых сельскохозяйственных культур. Пути повышения эффективности орошаемого земледелия, 1(65), 128–134. EDN: https://elibrary.ru/YIYBFR
  37. Рулева, О. В., & Овечко, Н. Н. (2017). Биопродуктивность орошаемых агролесоландшафтов: модели и прогнозы (115 с.). Волгоград: ФНЦ агроэкологии РАН. ISBN: 9785990984127. EDN: https://elibrary.ru/CKQIMN
  38. Рябинина, Н. О. (2011). Сохранение эталонных степных экосистем и ландшафтов Волгоградской области. Бык. Волгоград. Государственный университет, 3, 231–238. EDN: https://elibrary.ru/NWGBCF
  39. Сажин, А. Н., Кулик, К. Н., & Васильев, Ю. И. (2017). Погода и климат Волгоградской области (2е изд., перераб. и доп.; 334 с.). Волгоград: Федеральный исследовательский центр агроэкологии Российской академии наук. ISBN: 9785900761008. EDN: https://elibrary.ru/WNPTAJ
  40. Рулева, О. В., & Овечко, Н. Н. (2017). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2017663290 Российская Федерация. Расчёт фотосинтетического потенциала озимой пшеницы за вегетационный период в облесенном агролесоландшафте (№ 2017660190; заявл. 10.10.2017; опубл. 28.11.2017). Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук». EDN: https://elibrary.ru/WJCBHC
  41. Кулик, К. Н., Барабанов, А. Т., Жданов, Ю. М., и др. (2017). Стратегия развития защитного лесоразведения в Волгоградской области на период до 2025 года (39 с.). Волгоград: Федеральный научный центр агроэкологии, комплексной мелиорации земель и защитного лесоразведения Российской академии наук. ISBN: 9785900761961. EDN: https://elibrary.ru/YJFHJZ
  42. Стратегия развития защитного лесоразведения в Российской Федерации на период до 2025 года (34 с.). Волгоград: ВНИАЛМИ, 2014.
  43. Рулева, О. В., & Овечко, Н. Н. (2018). Патент № 2661829 C1 Российская Федерация, МПК A01G 7/00, A01G 23/00. Способ оценки урожая и продуктивности орошаемых сельскохозяйственных культур в лесозащищённых ландшафтах (заявл. 18.01.2017; опубл. 19.07.2018). Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук» (ФНЦ агроэкологии РАН). EDN: https://elibrary.ru/ZEJAHB
  44. Akbar, G., Ahmad, M., Rafique, S., et al. (1990). Effect of trees on the yield of wheat crop. Agroforestry Systems, 11, 1–10. https://doi.org/10.1007/BF00122808. EDN: https://elibrary.ru/XLMQIW
  45. Ameha, N., & Asfaw, Z. (2024). Orientation and root trench effects of Eucalyptus globulus boundary plantations on barley yield and soil physicochemical properties in the Gummer district, Central Highlands, Ethiopia. Agroforestry Systems, 98, 1461–1473. https://doi.org/10.1007/s10457-024-01015-5. EDN: https://elibrary.ru/YGWEVG
  46. Arkhipova, M. V. (2020). Forest cover changes in the center of East European Plain over the last 150 years. Contemporary Problems of Ecology, 13(7), 825–834. https://doi.org/10.1134/S1995425520070033. EDN: https://elibrary.ru/JJJJRH
  47. Chemura, A., Yalew, A. W., & Gornott, C. (2021). Quantifying agroforestry yield buffering potential under climate change in the smallholder maize farming systems of Ethiopia. Frontiers in Agronomy, 3, 609536. https://doi.org/10.3389/fagro.2021.609536. EDN: https://elibrary.ru/LRHRQF
  48. Eichhorn, M. P., Paris, P., Herzog, F., Incolli, L. D., Liagre, F., Mantzanas, K., et al. (2006). Silvoarable systems in Europe — past, present and future prospects. Agroforestry Systems, 67, 29–50. https://doi.org/10.1007/s10457-005-1111-7. EDN: https://elibrary.ru/MWIXGC
  49. García de Jalón, S., Graves, A., Palma, J. H. N., Williams, A., Upson, M., & Burgess, P. J. (2018). Modelling and valuing the environmental impacts of arable, forestry and agroforestry systems: a case study. Agroforestry Systems, 92, 1059–1073. https://doi.org/10.1007/s10457-017-0128-z. EDN: https://elibrary.ru/IBGMSS
  50. Ivezić, V., Yu, Y., & Werf, W. v. d. (2021). Crop yields in European agroforestry systems: a metaanalysis. Frontiers in Sustainable Food Systems. https://doi.org/10.3389/fsufs.2021.606631. EDN: https://elibrary.ru/PFSRCW
  51. Kanzler, M., Böhm, C., & Mirck, J., et al. (2019). Microclimate effects on evaporation and winter wheat (Triticum aestivum L.) yield within a temperate agroforestry system. Agroforestry Systems, 93, 1821–1841. https://doi.org/10.1007/s10457-018-0289-4. EDN: https://elibrary.ru/ROXZGS
  52. Kachova, V., Hinkov, G., Popov, E., et al. (2018). Agroforestry in Bulgaria: history, presence status and prospects. Agroforestry Systems, 92, 655–665. https://doi.org/10.1007/s10457-016-0029-6. EDN: https://elibrary.ru/OPFEJL
  53. Krčmarova, J., & Jelecek, J. (2017). Czech traditional agroforestry: historic accounts and current status. Agroforestry Systems, 91, 1087–1100. https://doi.org/10.1007/s10457-016-9985-0. EDN: https://elibrary.ru/IRLOKX
  54. Nerlich, K., GraeffHönninger, S., & Claupein, W. (2013). Agroforestry in Europe: a review of the disappearance of traditional systems and development of modern agroforestry practices, with emphasis on experiences in Germany. Agroforestry Systems, 87, 475–492. https://doi.org/10.1007/s10457-012-9560-2. EDN: https://elibrary.ru/KVVKBN
  55. Pugacheva, A. M. (2021). Effects exercised by artificial forest stands on the restoration of secondary virgin lands in agroforest landscapes of dry steppes. Biology Bulletin, 48, 199–206. https://doi.org/10.1134/S1062359021020096. EDN: https://elibrary.ru/TBJFMJ
  56. Pugacheva, A. M. (2023). Functionality of zonal agroforestry systems on agricultural land of dry territories. Forests, 14(12), 2364. https://doi.org/10.3390/f14122364. EDN: https://elibrary.ru/AVBZAQ
  57. Pretzschel, M., Bohme, G., & Krause, H. (1991). Effects of shelterbelts on crop yield. Feldwirtschaft, 32, 229–231.
  58. Tubalov, A. A. (2023). Spatial principles of territories selection for priority development of agroforestry complexes. Forests, 14, 1225. https://doi.org/10.3390/f14061225. EDN: https://elibrary.ru/EHLZWH
  59. Thiesmeier, A. (2024). Comparing the economic performance of poplarbased alley cropping systems with arable farming in Brandenburg under varying site conditions and policy scenarios. Agroforestry Systems, 98, 1507–1522. https://doi.org/10.1007/s10457-024-01021-7. EDN: https://elibrary.ru/SBRSBY
  60. Sheikh, M. I., & Khalique, A. (1982). Effect of tree belts on the yield of agricultural crops. Pakistan Journal of Forestry, 32, 21–23.
  61. Jiang, S., Xiong, K., & Xiao, J. (2022). Structure and stability of agroforestry ecosystems: insights into the improvement of service supply capacity of agroforestry ecosystems under the karst rocky desertification control. Forests, 13, 878. https://doi.org/10.3390/f13060878. EDN: https://elibrary.ru/WCQLEU
  62. Quinkenstein, A., Wollecke, J., Böhm, C., Grunewald, H., Freese, D., Schneider, B., et al. (2009). Ecological benefits of the alley cropping agroforestry system in sensitive regions of Europe. Environmental Science & Policy, 12, 1112–1121. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2009.08.008
  63. Fisher, J., Zerger, A., Gibbons, P., Stott, J., & Law, B. S. (2010). Tree decline and the future of Australian farmland biodiversity. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 107, 19597–19602. https://doi.org/10.1073/pnas.1008476107
  64. Wolz, J. K., & DeLucia, E. H. (2018). Alley cropping: global patterns of species composition and function. Agriculture, Ecosystems & Environment, 252, 61–68. https://doi.org/10.1016/j.agee.2017.10.005
  65. Yukhnovskyi, V., Polishchuk, O., Lobchenko, G., et al. (2021). Aerodynamic properties of windbreaks of various designs formed by thinning in central Ukraine. Agroforestry Systems, 95, 855–865. https://doi.org/10.1007/s10457-020-00503-8. EDN: https://elibrary.ru/BAVVNE
  66. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 15.02.2024).
  67. Росстат [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 05.03.2024).
  68. Единый государственный реестр почвенных ресурсов России [Электронный ресурс]. URL: https://egrpr.esoil.ru (дата обращения: 12.03.2024).
  69. Правовая система «Легалакт» [Электронный ресурс]. URL: https://legalacts.ru (дата обращения: 18.03.2024).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».